প্রশ্ন ট্যাগ «k-means»

আমি kmeansঅ্যান্ডারসনের আইরিস ডেটাসেটে কে-মানে অ্যালগরিদম সম্পাদনের জন্য আর এর নির্দেশনাটি ব্যবহার করছিলাম । আমি পেয়েছি এমন কিছু পরামিতি সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে। ফলাফলগুলি হ'ল: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 এই ক্ষেত্রে, "ক্লাস্টার মানে" এর অর্থ কী? এটি গুচ্ছের মধ্যে থাকা সমস্ত বস্তুর …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

আমি বিশ্বাস করি যে এই প্রশ্নের শিরোনামটি সব বলে।

12 clustering  k-means  high-dimensional 

এটি আমার মনের ভিতরে অন্তত কয়েক ঘন্টা ছিল। আমি কে-মানে অ্যালগরিদম (একটি কোসাইন সাদৃশ্য মেট্রিক সহ ) থেকে আউটপুটটির জন্য একটি অনুকূল কে অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছিলাম তাই ক্লাস্টারের সংখ্যার ফাংশন হিসাবে বিকৃতিটি প্লট করে শেষ করেছি। আমার ডেটাসেটটি 600-মাত্রিক জায়গায় 800 টি নথির সংগ্রহ। আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে, …

11 machine-learning  clustering  k-means 

আমি কে-মাধ্যমের জন্য প্রাথমিক বীজ (ক্লাস্টার সেন্টার) বাছাই করার জন্য শিল্পের বর্তমান অবস্থানে আগ্রহী। গুগলিং দুটি জনপ্রিয় পছন্দ বাড়ে: প্রাথমিক বীজের এলোমেলো নির্বাচন, এবং, কেমিয়ানস ++ নির্বাচন কৌশলটি ব্যবহার করে: আর্থার এবং ভ্যাসিলভিটস্কি 2006 কে-মানে ++: যত্নশীল বপনের সুবিধা এখানে এমন যে কোনও প্রতিশ্রুতিবদ্ধ পদ্ধতি রয়েছে যা এখানকার যে কেউ …

11 clustering  k-means 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

আমার কাছে বাইনারি ডেটার একটি বৃহত (650 কে সারি * 62 কলাম) ম্যাট্রিক্স (কেবলমাত্র 0-1 টি এন্ট্রি) রয়েছে। ম্যাট্রিক্স বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিরল: প্রায় 8% ভরা হয়। আমি এটি 5 টি গ্রুপে ক্লাস্টার করতে চাই - 1 থেকে 5 পর্যন্ত নাম বলুন I আমি শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং চেষ্টা করেছি এবং এটি আকারটি …

11 clustering  dataset  k-means  binary-data 

বেসিক সমস্যা এখানে আমার বেসিক সমস্যাটি: আমি গণনা সহ কিছু খুব স্কিউ ভেরিয়েবলযুক্ত একটি ডেটাসেট ক্লাস্টার করার চেষ্টা করছি। ভেরিয়েবলগুলিতে অনেকগুলি শূন্য থাকে এবং সুতরাং এটি আমার ক্লাস্টারিং পদ্ধতির জন্য খুব তথ্যপূর্ণ নয় - যা সম্ভবত কে-অর্থাত্ অ্যালগরিদম হতে পারে। ভাল, আপনি বলেছেন যে, কেবল স্কোয়ার রুট, বক্স কক্স বা …

11 clustering  data-transformation  k-means  count-data  compositional-data 

আমি কে মেডয়েড এবং কে অর্থের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারি। তবে আপনি কি আমাকে একটি ছোট ডেটা সেট দিয়ে একটি উদাহরণ দিতে পারেন যেখানে কে মেডয়েড আউটপুট কে মানে আউটপুট থেকে আলাদা।

11 k-means  k-medoids 

আমি নিম্ন মাত্রিক স্থানে নথিগুলির একটি কর্পাস উপস্থাপনের জন্য সুপ্ত শব্দার্থবিজ্ঞান ব্যবহার করছি। আমি এই দস্তাবেজগুলিকে কে-মাধ্যম ব্যবহার করে দুটি গ্রুপে গুচ্ছ করতে চাই। বেশ কয়েক বছর আগে, আমি পাইথনের জিনসিম ব্যবহার করে এটি করেছি এবং আমার নিজের কে-মানে অ্যালগোরিদম লিখেছিলাম। আমি ইউক্যালিডিয়ান দূরত্ব ব্যবহার করে ক্লাস্টার সেন্ট্রয়েডগুলি নির্ধারণ করেছি, …

10 k-means  svd  lsa  cosine-distance  cosine-similarity 

ক্লাস্টারিং সম্পর্কে আমার খুব প্রাথমিক প্রশ্ন আছে। আমি তাদের সেন্ট্রয়েডগুলি সহ কে ক্লাস্টারগুলি সন্ধান করার পরে, আমি কীভাবে ক্লাস্টার করেছি তথ্য পয়েন্টগুলির ক্লাসগুলি ব্যাখ্যা করতে যাব (প্রতিটি ক্লাস্টারে অর্থবোধক শ্রেণীর লেবেল নির্ধারণ করে)। আমি পাওয়া ক্লাস্টারগুলির বৈধতা সম্পর্কে কথা বলছি না। এটি কি ডেটা পয়েন্টগুলির একটি ছোট লেবেলযুক্ত সেট দেওয়া …

10 k-means 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

ডেটা মাইনিং বা বড় ডেটাতে আমার শিল্পের অভিজ্ঞতা নেই তাই আপনাকে কিছু অভিজ্ঞতা ভাগ করে নিতে শুনে ভালো লাগবে। লোকেরা কি আসলেই বড়-বড় ডেটাসেটে কে-মানে, প্যাম, ক্লারা ইত্যাদি চালায়? অথবা তারা এলোমেলোভাবে এটি থেকে একটি নমুনা বাছাই করে? যদি তারা কেবল ডেটাসেটের একটি নমুনা নেন, তবে ডাটাসেটটি সাধারণত বিতরণ না …

10 clustering  data-mining  k-means  convergence  large-data 

আমার কাছে 50 টি নমুনার ডেটাসেট রয়েছে। প্রতিটি নমুনা 11 (সম্ভবত সম্পর্কিত) বুলিয়ান বৈশিষ্ট্য নিয়ে গঠিত। আমি কিছু 2D প্লটের উপর এই নমুনাগুলি কীভাবে দৃশ্যমান করব এবং 50 টি নমুনার মধ্যে ক্লাস্টার / গ্রুপিং রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে চাই some আমি নিম্নলিখিত দুটি পদ্ধতির চেষ্টা করেছি: (ক) 50x11 ম্যাট্রিক্সে …

10 clustering  data-visualization  pca  k-means  spectral-analysis 

সুতরাং, কে-উপায়ে ক্লাস্টারের অনুকূল সংখ্যার একটি "ধারণা" পাওয়া ভাল নথিভুক্ত। আমি গাউসিয়ান মিশ্রণগুলিতে এটি করার একটি নিবন্ধ পেয়েছি , তবে আমি নিশ্চিত নই যে এটি দ্বারা আমি দৃ convinced়প্রত্যয়ী, এটি খুব ভাল করে বুঝতে হবে না। এটি করার কোন ... ধীরে ধীরে উপায় আছে?

10 classification  k-means  mixture  unsupervised-learning 

আমি তাপমাত্রা বনাম আইসক্রিম বিক্রয়ের একটি ডামি ডেটা নিচ্ছি এবং কে মিন্স (এন ক্লাস্টারস = 2) ব্যবহার করে 2 বিভাগ (সম্পূর্ণ ডামি) পার্থক্য করতে এটি শ্রেণীবদ্ধ করেছি। এখন আমি এই ডেটাতে একটি প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ করছি এবং আমার লক্ষ্য আমি কী দেখছি তা বোঝা। আমি জানি যে পিসিএ উদ্দেশ্যটি মাত্রিকতা …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction